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Biological pretreatment of Yellow River water 总被引:1,自引:0,他引:1
XIE Shu-guang TANG Xiao-yan WU Wei-zhong WEN Dong-hui WANG Zhan-sheng 《环境科学学报(英文版)》2005,17(4):557-561
Bio-ceramic filter(BF) and moving-bed biofilm reactor(MBBR) were used for biological pretreatment of Yellow River water in this study. The BF only had slight advantage over MBBR for TOC and ammonia removal. However, like UV254, the average removal rate of THMFP in the BF was much higher than that in the MBBR. UV254 removal did not show obvious correlation with trihalomethane formation potential(THMFP) removal. Hexachlorocyclohexane could be effectively removed in both BF and MBBR. As for diatom and cyanobateria removal the MBBR had better performance than the BF, which was contrary to the average chlorophyll-a(Chl-a) removal rate. The proposal was made in this study that biological flocculation and sedimentation of sloughed biofilm should play a more important role on algae removal in the MBBR than in the BF. The BF and MBBR could effectively remove microcystins. Moreover, MBBR could be a promising technology for biological pretreatment. 相似文献
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青藏高原生态资产地域划分中的SOFM网络技术 总被引:9,自引:0,他引:9
针对目前地域划分中存在的问题,论文尝试以人工神经网络技术作为区划工作的理论支撑,构建了自组织特征映射SOFM网络,以青藏高原环境与生态系统资产作为待分客体,探索了新技术和方法在生态资产地域划分中的应用。结果表明,对于自然界中广泛存在的非线性问题,SOFM网络具有比聚类分析等线性分类器更强的适应性。应用SOFM网络在对待分客体生态资产进行类型划分的基础上,使用策略性循环尺度转换(SCS)范式对其进行了区域转换,最终完成了青藏高原范围内生态资产的地域划分。 相似文献
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665.
利用Fe Ferron逐时络合比色法对类Fenton与Fenton体系中Fe(Ⅲ )水解形态的转化规律进行了比较 .结果表明 ,水解度越高 ,两体系中Fe(Ⅲ )的水解速度也越快 ,但水解度相同时 ,与Fenton体系相比 ,类Fenton反应生成的Fe(Ⅲ )的水解速率要低 ,且Feb 所占比例也较少 .与Fenton体系一致 ,类Fenton体系中的Fe(Ⅲ )水解速率随H2 O2 浓度的增加而减缓 相似文献
666.
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魔芋葡甘聚糖在污水处理中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
该文就魔芋葡甘聚糖的发展研究状况作了概述,并探讨其与蛋白质共混胶应用于水处理的可能性。 相似文献
668.
滇池二维分层水质模拟研究 总被引:4,自引:0,他引:4
将三维问题“二维化”的分层迭代计算方法引入滇池水质模拟中,建立了湖泊二维分层水质模型,对滇池流场和总氮浓度场分两层进行了模拟计算,计算结果表明,该模型应用于滇池是成功的。 相似文献
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含硫酸盐高浓度有机废水预处理的试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在含硫酸盐高浓度有机废水浸泡铁刨花的静态试验的基础上,进行了“铁床”处理高浓度糖厂生产废水的动态试验。通过稳定工况之后,“铁床”CODcr平均下降41.3%,SO4^2-平均下降56.2%,有利于后续厌氧生物处理,并达到以废治废的目的。 相似文献
670.
XU Min ZENG Guang-ming XU Xin-yi HUANG Guo-he SUN Wei JIANG Xiao-yun 《环境科学学报(英文版)》2005,17(6):946-952
Bayesian regularized BP neural network(BRBPNN) technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000?8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth(SD) 〉 electrical conductivity (EC). Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus(TP) and total nitrogen(TN) were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data(chlorophyll-α prediction) and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake. 相似文献